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1、第五節(jié)方差分析的SPSS操作一、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的單因素方差分析1．?dāng)?shù)據(jù)采用本章第二節(jié)所用的例1中的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)中定義一個(gè)group變量來(lái)表示五個(gè)不同的組，變量math表示學(xué)生的數(shù)學(xué)成績(jī)。數(shù)據(jù)輸入格式如圖6－3（為了節(jié)省空間，只顯示部分?jǐn)?shù)據(jù)的輸入）：圖6-3單因素方差分析數(shù)據(jù)輸入將上述數(shù)據(jù)文件保存為“6-6-1.sav”。2．理論分析要比較不同組學(xué)生成績(jī)平均值之間是否存在顯著性差異，從上面數(shù)據(jù)來(lái)看，總共分了5個(gè)組，也就是說(shuō)要解決比較多個(gè)組（兩組以上）的平均數(shù)是否有顯著的問(wèn)題。從要分析的數(shù)據(jù)來(lái)看，不同組學(xué)生成績(jī)之間可看作相互獨(dú)立，學(xué)生的成績(jī)可以假設(shè)從總體上服從正態(tài)分布，在各組方差滿足
2、齊性的條件下，可以用單因素的方差分析來(lái)解決這一問(wèn)題。單因素方差分析不僅可以檢驗(yàn)多組均值之間是否存在差異，同時(shí)還可進(jìn)一步采取多種方法進(jìn)行多重比較，發(fā)現(xiàn)存在差異的究竟是哪些均值。3．單因素方差分析過(guò)程（1）主效應(yīng)的檢驗(yàn)假如我們現(xiàn)在想檢驗(yàn)五組被試的數(shù)學(xué)成績(jī)（math）的均值差異是否顯著性，可依下列操作進(jìn)行。①單擊主菜單Analyze/CompareMeans/One-WayAnova…，進(jìn)入主對(duì)話框，請(qǐng)把math選入到因變量表列（Dependentlist）中去，把group選入到因素（factor）中去，如圖6-4所示：圖6-4：One-WayAnova主對(duì)話框②對(duì)于方差分析，要求
3、數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布和不同組數(shù)據(jù)方差齊性，對(duì)于正態(tài)性的假設(shè)在后面非參數(shù)檢驗(yàn)一章再具體介紹；One-WayAnova可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差齊性的檢驗(yàn)，單擊銨鈕Options，進(jìn)入它的主對(duì)話框，在Homogeneity-of-variance項(xiàng)上選中即可。設(shè)置如下圖6-5所示：圖6-5：One-WayAnova的Options對(duì)話框點(diǎn)擊Continue，返回主對(duì)話框。③在主對(duì)話框中點(diǎn)擊OK，得到單因素方差分析結(jié)果4．結(jié)果及解釋?zhuān)?）輸出方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果TestofHomogeneityofVariancesMATHLeveneStatisticdf1df2Sig.1.238435.313上
4、表結(jié)果顯示，Levene方差齊性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為1.238，Sig=0.313>0.05，所以五個(gè)組的方差滿足方差齊性的前提條件，如果不滿足方差齊性的前提條件，后面方差分析計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量的方法要稍微復(fù)雜，本章我們只考慮方差齊性條件滿足的情況。（2）輸出方差分析主效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果（方差分析表）ANOVAMATHSumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroups314.400478.6003.252.023WithinGroups846.0003524.171Total1160.40039上面方差分析結(jié)果顯示：組間平方和為314.40，組內(nèi)平方和為846
5、.00；組間自由度為4，組內(nèi)自由度為35；組間均方為78.60，組內(nèi)均方為24.171；F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為3.252，對(duì)應(yīng)的概率P值為0.023<0.05，說(shuō)明在0.05的顯著性水平下，在不同班主任的班級(jí)中數(shù)學(xué)成績(jī)有顯著差異。5．單因素方差分析的PostHoc多重比較上面分析結(jié)果顯示，五個(gè)組的平均值存在顯著差異，但是并不能告訴我們究竟是哪些組之間的差異顯著。如果想同時(shí)回答存在差異的原因，就需要進(jìn)行平均數(shù)的多重比較。SPSS可以直接進(jìn)行平均數(shù)差異的多重比較，具體操作如下：（1）在One-WayAnova的主對(duì)話窗口，單擊按鈕PostHoc…進(jìn)入多重比較方法選擇對(duì)話框（如圖6-6所
6、示）。圖6-6：?jiǎn)螛颖痉讲罘治龆嘀乇容^定義窗口（2）在上面對(duì)話框中有兩組不同假設(shè)下的方法可供選擇，上面為方差齊性前提下（EqualVariancesAssumed）的方法，下面為沒(méi)有假定方差齊性時(shí)（EqualVariancesNotAssumed）的多重比較方法選擇。單因素方差分析的PostHoc提供的多重比較的方法在方差齊性的假設(shè)條件下常用的主要有：LSD（最小顯著差法），Duncan(Duncan多范圍檢驗(yàn))，S-N-K(Student-Newman-Keuls檢驗(yàn)，有稱q檢驗(yàn))，Tukey(Honestly顯著差異檢驗(yàn)),Tukey’s-b(Tukey的另一種檢驗(yàn)方法)，
7、Bonferroni(Bonferroni檢驗(yàn)),Scheffe(Scheffe檢驗(yàn))等，不同檢驗(yàn)方法所依據(jù)的檢驗(yàn)準(zhǔn)則稍有差異，檢驗(yàn)結(jié)果也不完全相同，這里不具體介紹各種方法的具體檢驗(yàn)原理，感興趣的讀者可以參考有關(guān)文獻(xiàn)（Miller,1966;Games,1971a,1971b;）。由于在本書(shū)中只涉及方差齊性條件滿足的情況，所以關(guān)于沒(méi)有方差齊性假設(shè)條件或方差齊性條件不滿足時(shí)的多重比較方法這里不作介紹。在上面所舉的例子中，不同任課教師擔(dān)任辦主任的班級(jí)，其數(shù)學(xué)成績(jī)存在顯著差異，下面我們進(jìn)一步檢驗(yàn)究
